[发明专利]基于信道状态信息的室内定位方法

权利要求书

1.一种基于信道状态信息的室内定位方法，其特征在于，主要包括以下步骤：

步骤1、在离线状态下，测量信道状态信息CSI并进行预处理；

步骤2、构建CSI幅度图像和CSI相位图像；

步骤3、提取CSI幅度图像和CSI相位图像中的颜色特征；

步骤4、构建基于CSI幅度图像和CSI相位图像的颜色特征的训练数据库；

步骤5、通过卷积神经网络CNN进行离线学习，以得到位置分类模型；

步骤6、将在线获得的CSI进行预处理，构建CSI幅度图像和CSI相位图像，并分别提取CSI幅度图像和CSI相位图像中的颜色特征；

步骤7、将步骤6中获取的CSI幅度图像和CSI相位图像的颜色特征代入位置分类模型，以对目标位置进行预测/估计；

步骤1具体为：

步骤11、将定位区域划分成若干参考点，当目标位于每一个参考点上时，分别在接收端测量发射机发出的WiFi信号的CSI，以得到CSI幅度信息和CSI相位信息；

步骤12、利用线性变换法对CSI相位信息进行校正，去除时间偏差和随机相位偏差的影响，生成实际的CSI相位信息；

步骤13、利用主成分分析法PCA对CSI幅度信息和校正后的CSI相位信息进行降维处理；

步骤14、对步骤13中降维后的CSI幅度信息和CSI相位信息进行小波变换，以从频域上去除幅度信息和相位信息的噪声；

步骤4具体包括：

步骤41、根据CSI幅度图像的颜色特征和参考点X轴的位置，构建训练数据库；

步骤42、根据CSI相位图像的颜色特征和参考点Y轴的位置，构建训练数据库；

步骤5具体包括：

步骤51、利用CNN进行基于X轴位置的分类学习，得到X轴位置分类模型；

步骤52、利用CNN进行基于Y轴位置的分类学习，得到Y轴位置分类模型。

2.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的室内定位方法，其特征在于：包括离线阶段和在线阶段，其中步骤1-5在离线阶段完成，步骤6-7在在线阶段完成。

3.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的室内定位方法，其特征在于：步骤14中选用sym8小波基作为小波分解的基函数，分解层数为5层，并通过基于启发式阈值heursure的小波变换去噪方法选取阈值λ。

4.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的室内定位方法，其特征在于，步骤2具体包括：

步骤21、利用步骤14中经过小波变换后的CSI幅度信息构建CSI幅度图像；

步骤22、利用步骤14中经过小波变换后的CSI相位信息构建CSI相位图像。

5.根据权利要求4所述的基于信道状态信息的室内定位方法，其特征在于，步骤3具体包括：

步骤31、采用颜色直方均衡的方法提取CSI幅度图像的颜色特征；

步骤32、采用颜色直方均衡的方法提取CSI相位图像的颜色特征。

6.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的室内定位方法，其特征在于，步骤7具体包括：

步骤71、将CSI幅度图像的颜色特征带入到X轴位置分类模型，计算出目标在X轴的位置；

步骤72、将CSI相位图像的颜色特征带入到Y轴位置分类模型，计算出目标在Y轴的位置。

7.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的室内定位方法，其特征在于：所述室内定位方法采用无线路由器作为发射机，将Inter5300的无线网卡插入电脑中作为WiFi信号的接收端。